Una nueva investigación sugiere que, cuando dos personas deben trabajar juntas en una tarea física a pesar de los objetivos en conflicto, la cantidad de información disponible sobre las acciones de los demás influye en la rapidez y la forma óptima en que aprenden a colaborar. Vinil Chackochan y Vittorio Sanguineti de la Universidad de Génova, Italia, presente estos hallazgos en PLOS Biología Computacional .
La mayoría de las investigaciones anteriores sobre la capacidad de los humanos para coordinar acciones con otros ha abordado situaciones en las que dos personas comparten un objetivo común, como transportar una carga u operar una herramienta. Mucho más a menudo, los objetivos de las personas entran en conflicto y deben descubrir cómocolaborar. Sin embargo, pocos estudios han explorado tales situaciones.
Para el nuevo estudio, Chackochan y Sanguineti diseñaron una tarea experimental en la que dos participantes son asignados a realizar diferentes conjuntos de movimientos competitivos usando el mismo aparato mecánico al mismo tiempo. También usaron estadísticas bayesianas y teoría de juegos diferenciales para diseñar unmodelo computacional que simula situaciones de pareja similares.
El análisis de los resultados experimentales y las simulaciones revelaron que, cuando uno tiene más información sobre cómo un compañero reacciona a las acciones de uno, la colaboración se logra más rápidamente, y uno tiende a desarrollar estrategias de interacción óptimas similares a las predichas por la teoría de juegos. En contraste, con menos información sobre la pareja, una persona desarrolla estrategias que minimizan la necesidad de esa información.
Los resultados proporcionan nuevas ideas sobre la maquinaria computacional mínima necesaria para una colaboración física estable. Comprender los mecanismos que subyacen a este tipo de interacciones humano-humano podría ayudar al desarrollo de robots que puedan interactuar con las personas de una manera más natural y humana.
"La teoría de juegos ha tenido un gran impacto en muchos campos, incluyendo economía, ciencias políticas, lingüística, investigación de operaciones y más", dice Chackochan. "La aplicación de la teoría de juegos en la acción conjunta humana puede tener un gran alcance, especialmente enel área de interacción humano-robot "
A continuación, los investigadores planean explorar cómo las personas alcanzan y representan el conocimiento sobre las acciones y objetivos continuos de un socio. También tienen como objetivo trabajar hacia el desarrollo de un agente virtual bioinspirado con capacidades de colaboración incorporadas.
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Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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